Javier, considerando tu experiencia en los mercados financieros, ¿cómo crees que la inteligencia artificial está redefiniendo el análisis de datos y la toma de decisiones de inversión? ¿Ves un futuro donde los gestores de fondos sean reemplazados por algoritmos?

Sin duda estamos ante un cambio inmenso. Para poner una metáfora, en los años 80 la llegada de la terminal de Bloomberg revolucionó las finanzas. ¿Por qué? Porque concentraba toda la información en un mismo sitio, acelerando decisiones y transformando la forma de invertir. Yo estaba en banca y recuerdo que los clientes ya preguntaban: “¿Esto está en Bloomberg?”. No era solo una pantalla, era un cambio cultural.

La inteligencia artificial va por el mismo camino, pero multiplicado por diez mil. Aunque parece un software de productividad, en realidad está reordenando cómo funcionan las empresas, cómo se valoran los activos y cómo se mueve el capital. Bloomberg abrió la puerta a la automatización; la IA, en cambio, se está convirtiendo en la infraestructura básica sobre la que todo funciona. No habrá finanzas, empresas ni modelos de negocio sin inteligencia artificial.

En el caso concreto del análisis financiero, la IA permite procesar volúmenes de información imposibles para un humano, detectar patrones invisibles en los modelos clásicos y generar valor en nuevas formas de análisis. Por ejemplo, yo me he formado en la creación de mis propios GPTs, pero no los alimento de la red, sino de datos verificados. En mi caso, utilizo todo el conocimiento de Warren Buffett para que mi modelo analice empresas con criterios de value investing. Eso marca la diferencia: no se trata de usar la IA genérica, sino de crear sistemas con datos únicos, bien etiquetados y gobernados.

¿Sustituirá a los gestores? Sí, en gran parte. Mucha gente habla de un cambio de rol, de pasar de ser stock pickers a supervisores de máquinas. Pero la realidad es que el 70% del volumen en EE.UU. ya está en manos de algoritmos. Lo que viene es mayor precisión, velocidad, gobernanza de datos, eliminación de emociones… Es una auténtica revolución.

 ¿Y qué papel puede jugar la inteligencia artificial en la tokenización de activos?

Aquí lo veo más como un proceso de optimización. La IA ayuda en todas las fases: desde la valoración inicial de un token hasta la gestión de la liquidez. Firmas como Wellington Management ya están aplicando IA en cumplimiento normativo, porque permite agilizar flujos de trabajo con seguridad y sin errores.

En la práctica, la IA automatiza procesos como el KYC, la verificación de datos, la integración de oráculos o el pricing en tiempo real. Incluso puede generar smart contracts de manera automática: desde pagos de dividendos hasta transferencias de propiedad o cumplimiento regulatorio. Todo esto reduce errores humanos y acelera la emisión de tokens. Además, gracias al análisis predictivo y la gestión avanzada de liquidez, la tokenización será cada vez más eficiente y transparente.

Para gestionar todo este volumen de datos, ¿es imprescindible blockchain?

Blockchain aporta seguridad y trazabilidad, y eso no es un tema menor. Hoy la mitad de los datos que circulan pueden ser falsos o de procedencia dudosa. Una red distribuida puede certificar origen, integridad y propiedad, reduciendo la manipulación y reforzando la transparencia.

Además, la tokenización de los propios datos permite usarlos sin necesidad de moverlos, llevando el modelo al dato en lugar de compartir información sensible. El reto es que todo esto escale bien, que respete la privacidad y que no sea demasiado caro de operar.

 La inteligencia artificial en cripto, DeFi y trading algorítmico ¿representa más oportunidades o más riesgos?

Las dos cosas. La IA añade una capa de eficiencia brutal: multiplica la velocidad y precisión en trading algorítmico y optimiza procesos en DeFi, desde bots de liquidación hasta estrategias en varias cadenas.

Pero también amplifica riesgos: flash crashes que se autoalimentan, saturación de estrategias porque todos los modelos usan las mismas señales, o incluso ataques que manipulen los algoritmos. Tenemos luces y sombras.

Ahora mismo la IA la desarrollan apenas un puñado de grandes tecnológicas. ¿Existe riesgo de concentración de poder?

Totalmente. Antes hablábamos de los grandes bancos como los que controlaban el sistema. Ahora son las tecnológicas, y el riesgo de centralización es muy real. Lo estamos viendo en los mercados: los Magnificent Seven en EE.UU. concentran gran parte del desarrollo de IA. Eso replica las asimetrías del mundo financiero.

La alternativa sería una IA distribuida en redes Web3, pero por ahora es más una promesa que una realidad.

Para cerrar, ¿qué consejo darías a un inversor minorista que quiere aprovechar la inteligencia artificial en sus inversiones?

Lo primero es no dejarse llevar por el FOMO. La IA no es un concepto vacío: hay que analizar cómo impacta en los sectores y en las empresas concretas. ¿Mejora márgenes? ¿Refuerza ventajas competitivas? ¿Exige mucha inversión en cómputo? Esa es la clave.

Recuerda lo que pasó con Terra en la burbuja de Internet: bastaba con anunciar una web para que la acción se disparara. No podemos repetir ese error.

El inversor debe diversificar: invertir tanto en empresas que proveen la infraestructura (chips, cómputo, datos) como en las que desarrollan software con capacidad de fijar precios. Y si entras en cripto o DeFi con IA, hay que entender muy bien los mecanismos.

Al final, la receta es la misma de siempre: disciplina, rebalanceos, gestión del riesgo y desconfiar de narrativas de moda sin fundamento.

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